SQLの案件一覧

内容：
中古マンションを簡単に購入・売却ができるスマホアプリを運営スタートし、AIや機械学習を用いてマンション購入・売却の仕組みを変えていく不動産テック企業です。
現在既存のスマホアプリの運営の他に、不動産企業に向けた不動産仲介営業を効率化するSaaSサービスも展開しております。
今回は、その不動産企業に向けた不動産仲介営業を効率化するSaaSプロダクトにジョインしていただきます。
サーバーサイドのみならず、フロントエンド側の開発もお願いする予定です。
チーム構成：5-7名
技術環境：
・言語、フレームワーク：Ruby、RubyonRails、JavaScript、Vue、React、Python、SQL
・インフラ：AWS
・その他：Notion、Slack

・エンドユーザーが展開しているオウンドメディアにおいて、事業KPIおよびKPIツリーの策定を行うデータ分析を実施する。
・PLの下でメンバーとしてデータ分析業務を行う。

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。

現行システムから新システムへのデータ移行を実施する案件となります。
移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業をご担当いただきます。
なお、移行対象DBはOracle、PostgreSQL、MySQLで、AWSのDMSなどを活用してデータ移行を実施します。

移行対象テーブルは200件・1テーブルの最大データ件数は約4億件となり、大規模なデータ移行案件の知見が獲得できます。
業界トップの大手商社のデータの構造、データの作り方、運用方法、課題などについても知見が獲得できるポジションです。

證券リテール顧客分析、SAS EGによるデータを加工・集約するバッチの作成、エンハンス

ふるさと納税サイトを含む、各プロジェクトの技術的な側面から営業のサポートや、開発・実装をお任せします。
・営業担当者と共にクライアントとの交渉
・商談成立後の営業部門・技術部門の橋渡し
・納品後のクライアントフォロー
・Webアプリケーションやデータ連携システムの開発
・進捗管理／プロジェクト管理
・要件確認／整理／提案／定義
・外部向け説明資料作成
・運用ドキュメントの作成(手順書、マニュアル、フロー、FAQ等)　等

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。

データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用

[開発環境]
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
その他：GitHub / Slack / Notion

[チーム体制（業務委託の方含む）]
・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名 (兼務)
・データサイエンティスト: 3名
・技術顧問: 1名

全国展開の小売データの基幹システム開発となります。

主にpython、AWS各種サービスを使用し製造～テストをメインに担当いただきます。
対応可能であれば設計～もお願いしたいです。

・python、SQLの経験２年以上＋他のシステム開発経験者

・データ抽出、データ集計
・顧客へのレポート作成・提出
・分析手法を用いた分析企画・改善提案
・課題解決に必要なAIモデルの活用・開発
・その他分析業務に関わる開発支援等

特典型サービスの改善に向けたデータ分析、データマート開発/改修、データ調査、加工、集計業務

募集職種 サーバーサイド

担当工程 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守

案件の内容

1. 新たな機能やサービスの開発に参加します。ユーザーのニーズを分析し、要件定義から設計、実装、テストまで一連の開発プロセスを担当します。技術的な課題の解決やユーザーエクスペリエンスの向上を目指します。
2. 保守: 既存のECサービスの保守や障害対応を担当します。バグ修正やパフォーマンスの最適化、セキュリティの強化など、安定したサービス提供に向けた取り組みを行います。定期的な監視や問題の早期発見に努め、サービスの品質向上に貢献します。
3. プロトタイプ開発とPoC: 新サービスや機能のプロトタイプや概念検証(PoC)の開発を行います。特にAI関連の技術に焦点を当て、AIを活用した機能やサービスの実現可能性を検証します。市場価値を高めるための情報提供を行い、ビジネスの成長に貢献します。
4. 技術調査とトレンド追跡: 特にAI関連の最新技術トレンドや業界の動向を追い、新しいAI技術やツールの導入の可否を検討します。AIの応用範囲や効果的な活用方法を調査し、サービスのアーキテクチャや開発プロセスの改善提案を行い、技術的なイノベーションを促進します。